[发明专利]化学探针鉴定与评估方法、装置

权利要求书

1.一种化学探针鉴定与评估方法，其特征在于，包括：

对经过轻重同位素标记的给定化学探针质谱实验数据集搜索，确定高丰度蛋白质的常见质量修饰数据集；

对所述常见质量修饰数据集通过盲搜，确定含有未知质量修饰的谱图作为候选未知质量修饰数据集；

对所述候选未知质量修饰数据集通过可信度评估，筛选出高可信度未知质量修饰数据集；

将所述常见质量修饰数据集与高可信度未知质量修饰数据集结合后，通过限定式搜索得到目标未知质量修饰。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述候选未知质量修饰数据集通过可信度评估，筛选出高可信度未知质量修饰数据集，包括：

对所述候选未知质量修饰数据集通过误差纠正进行质量校正；

对质量校正后的所述候选未知质量修饰数据集进行第一可信度评估；

对质量校正后的所述候选未知质量修饰数据集中统计修饰发生的氨基酸位点，并对低质量位点进行过滤；

对位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集进行第二可信度度评估；

识别位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集中存在的中性丢失质量；

依据识别的中性丢失质量对位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集进一步筛选，得到高可信度未知质量修饰数据集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述候选未知质量修饰数据集通过误差纠正进行质量校正，包括：

根据盲搜模式的母离子质量和鉴定到的氨基酸序列，计算整个所述质谱实验数据集中不含有未知质量修饰的谱图的系统噪声；

对整个所述质谱实验数据集中不含有未知质量修饰的谱图的系统噪声进行高斯拟合，拟合得到最终系统噪声；

利用最终系统噪声，对所述候选未知质量修饰数据集进行质量校正，得到校正后的所述候选未知质量修饰数据集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

整个所述质谱实验数据集中不含有未知质量修饰的谱图的系统噪声为：

其中，E_i表示计算得到不含有未知质量修饰的谱图的系统噪声，M_pre表示母离子的质量，M_seq表示鉴定到的氨基酸序列质量求和，其中，每个氨基酸的精准质量是事先确定的；M_com表示谱图中的常见已知修饰；

将区间3σ内的数值进行拟合得到最终系统噪声为：

μ-3σ≤E_i≤μ+3σ

其中，μ、σ分别为整个所述质谱实验数据集中不含有未知质量修饰的谱图的系统噪声的均值与方差；

校正后的所述候选未知质量修饰数据集为：

其中，M_i表示校正后的所述候选未知质量修饰数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

利用整个所述质谱实验数据集中不含有未知质量修饰的谱图的系统噪声的标准差或R方作为第一可信度评价指标，对质量校正后的所述候选未知质量修饰数据集进行第一可信度评估。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集进行第二可信度度评估，包括：

统计所述目标未知质量修饰存在的肽段中氨基酸的出现频率作为第二可信度评价指标；

采用P值检验方法利用所述第二可信度评价指标对位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集进行第二可信度度评估。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，引入无监督学习算法，识别位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集中存在的中性丢失质量，包括：

计算位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集中包含目标未知质量修饰的理论谱峰数据集；

计算所述理论谱峰数据集和实验谱峰数据集的质量偏差，得到候选质量偏差数据集；

对所述候选质量偏差数据集进行聚类，统计质量偏差的频率；

依据质量偏差的频率，学习位点过滤后的所述候选未知质量修饰数据集中存在的中性丢失质量。